【摘 要】
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图形处理器(GPU)的高性价比吸引了越来越多的科学计算.和图形应用相比,科学计算程序存在纷杂的数据依赖和不规则访问,影响其在GPU上的执行性能.为此,提出一种面向GPU体系结构的程序重构方法.通过计算重构增大程序的可并行性和计算密集性,改善GPU上计算资源的利用率.通过数据重构消除程序中的不规则数据访问,使用向量数据类型提高程序的存储带宽.实验结果表明:文中提出的优化方法减少了程序在GPU上的执行
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院,上海,200433
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图形处理器(GPU)的高性价比吸引了越来越多的科学计算.和图形应用相比,科学计算程序存在纷杂的数据依赖和不规则访问,影响其在GPU上的执行性能.为此,提出一种面向GPU体系结构的程序重构方法.通过计算重构增大程序的可并行性和计算密集性,改善GPU上计算资源的利用率.通过数据重构消除程序中的不规则数据访问,使用向量数据类型提高程序的存储带宽.实验结果表明:文中提出的优化方法减少了程序在GPU上的执行时间,获得了1.17～8.91倍的加速比.
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